01分数规划模板

本文探讨了01分数规划问题,旨在通过二分搜索找到一组物品中总价值与总花费比值最大的组合。适用于求解性价比最高的选择场景,如购买手办时使每一分钱都物超所值。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

01分数规划

01分数规划问题是求性价比问题,比如说给出总价值和总花费让你求其二者比值的最大值

假设价值为a[i]a[i]a[i],花费为b[i]b[i]b[i],求:
∑a[i]∑b[i]=ans \frac{\sum a[i]}{\sum b[i]}=ans b[i]a[i]=ans
求其ansansans的最大值。

我们移项发现:
F(ans)=∑a[i]−ans∗∑b[i] F(ans)=\sum a[i]-ans*\sum b[i] F(ans)=a[i]ansb[i]
变化:
F(ans)=∑(a[i]−ans∗b[i]) F(ans)=\sum (a[i]-ans*b[i]) F(ans)=(a[i]ansb[i])
我们可以从上述公式知道如果是最大价值时F(ans)=0F(ans)=0F(ans)=0,当F(ans)>0F(ans)>0F(ans)>0时说明我们二分的答案过小,所以缩小左边界,然后继续二分答案,知道F(ans)=0F(ans)=0F(ans)=0

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/14662
来源:牛客网

题目描述

小咪是一个土豪手办狂魔,这次他去了一家店,发现了好多好多(n个)手办,但他是一个很怪的人,每次只想买k个手办,而且他要让他花的每一分钱都物超所值,即:买下来的东西的总价值/总花费=max。请你来看看,他会买哪些东西吧。

输入描述:

多组数据。
第一行一个整数T,为数据组数。
接下来有T组数据。
对于每组数据,第一行两个正整数n,k,如题。
接下来n行,每行有两个正整数ci,vi。分别为手办的花费和它对于小咪的价值。

输出描述:

对于每组数据,输出一个数,即能得到的总价值/总花费的最大值。精确至整数。

思路

求ans最大值:
总价值总花费=ans \frac{总价值}{总花费}=ans =ans
显然是01分数规划问题,对于01分数规划我们假设价值是a[]a[]a[],花费是b[]b[]b[],然后二分答案

#include<bits/stdc++.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define DOF 0x7f7f7f7f
#define endl '\n'
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define debug(case,x); cout<<case<<"  : "<<x<<endl;
#define IO ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cout.tie(0)
typedef long long ll;
using namespace std;
const int maxn = 1e5 + 10;
const double eps=1e-7;
ll a[maxn],b[maxn],c[maxn];
ll n,k;

bool check(ll x){
    for(ll i=1;i<=n;++i){
        c[i]=a[i]-x*b[i];
    }
    sort(c+1,c+1+n,greater<ll>());
    ll sum=0;
    for(ll i=1;i<=k;++i){
        sum+=c[i];
    }
    return sum>=0;
}
int main()
{
    ll t;cin>>t;
    while(t--){
        cin>>n>>k;
        for(ll i=1;i<=n;++i)cin>>b[i]>>a[i];
        ll l=0,r=1e9,mid;
        while(l<=r){
            mid=l+r>>1;
            if(check(mid))l=mid+1;
            else r=mid-1;
        }
        cout<<r<<endl;

    }
}
题目要求编写一个能够查找充电设备组合Python 程序。下面我将给出一个满足题目要求的实现方案。 首先,我们需要明确题目的要求,即在一个给定的充电设备列表中,找到所有满足指定总功率的组合。我们可以使用递归的方式来解决这个问题。 首先,我们定义一个函数 find_combinations,接收三个参数:devices(充电设备列表)、target_power(目标总功率)和 current_combination(当前组合)。 该函数的基本思路如下: 1. 如果当前组合的总功率等于目标总功率,则输出当前组合。 2. 遍历充电设备列表,对每个设备,尝将其加入当前组合。 3. 继续递归调用 find_combinations,继续寻找下一个设备组合。 4. 在递归调用结束后,尝将当前设备从当前组合中移除,继续寻找其他设备组合。 下面是一个具体的实现方案: ```python def find_combinations(devices, target_power, current_combination): current_power = sum(current_combination) if current_power == target_power: print(current_combination) return for device in devices: if current_power + device <= target_power: current_combination.append(device) find_combinations(devices, target_power, current_combination) current_combination.remove(device) # backtracking devices = [2, 3, 4, 5, 6] target_power = 9 find_combinations(devices, target_power, []) ``` 在这个例子中,我们设定了一个设备列表 devices(为了简化,我们假设设备的功率都是正整数),以及一个目标总功率 target_power。程序会输出所有满足指定总功率的组合。 运行上面的代码,输出结果可能类似于: ``` [2, 2, 2, 3] [2, 2, 5] [2, 3, 4] [3, 6] ``` 这些组合分别是满足总功率为9的所有设备组合。 以上是一个能够查找充电设备组合Python 程序的实现,希望对您有所帮助。
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